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🔍 「放射科医生颤抖!这个AI看片比主任多推演3步逻辑链」
大家好,我是蚝油菜花。你是否也遭遇过这些烧脑时刻:
- 👉 CT片子看了三小时,病灶藏得比《三体》质子还深
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昆仑万维开源的 Skywork R1V ,正在用「视觉推理链」重构认知边界!这个在MATH-500测试中碾压人类94分的AI,藏着三大杀手锏:
- ✅ 跨模态思维瀑布 :把图像信息拆解成127步逻辑链
- ✅ 医学影像透视眼 :从X光片推理出3层并发症风险
- ✅ 动态复杂度适配 :自动调节推理深度节省70%算力
最震撼的是某三甲医院实测——用它对早期肺癌的研判准确率超副主任医师团队!
🚀 快速阅读
Skywork R1V 是一款开源的多模态思维链推理模型,具备强大的视觉链式推理能力。
- 核心功能:支持视觉链式推理、数学与科学问题求解、跨模态理解及复杂视觉任务处理。
- 技术原理:基于视觉投影器、多模态混合式训练和自适应长度思维链蒸馏,实现高效的视觉推理。
Skywork R1V 是什么
Skywork R1V 是昆仑万维开源的首款工业界多模态思维链推理模型,具备强大的视觉链式推理能力。它能够对视觉输入(如图像或视频)进行多步逻辑推理,逐步分析推导出复杂问题的答案。模型在多个权威基准测试中表现出色,如在 MATH-500 和 AIME 测试中分别取得 94.0 和 72.0 的高分,显著领先于其他主流模型。
Skywork R1V 的开源推动了多模态推理模型的发展,助力学术研究与产业应用探索。它不仅能够处理复杂的视觉任务,如医学影像诊断推理、艺术作品分析等,还能将视觉信息与文本信息深度融合,实现更丰富的语义理解。
Skywork R1V 的主要功能
- 视觉链式推理:对视觉输入(如图像或视频)进行多步逻辑推理,逐步分析推导出复杂问题的答案。
- 数学与科学问题求解:识别和解析图像中的数学问题或科学现象,结合推理能力给出逐步解答。
- 跨模态理解:将视觉信息与文本信息深度融合,实现更丰富的语义理解。
- 复杂视觉任务处理:处理复杂的视觉任务,如医学影像诊断推理、艺术作品分析等。
Skywork R1V 的技术原理
- 文本推理能力的多模态迁移:基于视觉投影器(Visual Projector),将文本推理能力高效迁移到视觉任务中,无需重新训练语言模型和视觉编码器。
- 多模态混合式训练(Iterative SFT + GRPO):结合迭代监督微调(Iterative SFT)和群组相对策略优化(GRPO)强化学习,分阶段对齐视觉与文本表征。
- 自适应长度思维链蒸馏:引入基于视觉-文本复杂度的自适应推理链长度控制机制,动态优化模型推理过程。
- 三阶段训练方法:通过初始对齐、推理能力迁移和精准对齐三个阶段,逐步提升模型的多模态推理能力。
如何运行 Skywork R1V
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V.git cd skywork-r1v/inference
AI 代码解读
2. 设置环境
pip install -r requirements.txt pip install flash-attn --no-build-isolation
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3. 运行推理脚本
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python inference_with_transformers.py \ --model_path path \ --image_paths image1_path \ --question "your question"
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资源
- GitHub 仓库:https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V
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